Introducción

Tabla de datos con valor histórico del salario mínimo general desde enero del 2000 al 30 de junio del 2024

Se mostrará gráfica de los datos obtenidos en la tabla.

Extracción de datos

# Extracción del tipo de cambio FIX
tcFIX = getSeriesData("SF43718", startDate = "2003-05-16", endDate = "2024-07-09")
tcFIX=as.data.frame(tcFIX$SF43718)
#Extracción de datos de los cetes de 28 dias
cetes28 = getSeriesData("SF45470", startDate = "2003-05-16", endDate = "2024-07-09")
cetes28=as.data.frame(cetes28$SF45470)

Analisis de Datos

Ahora realizamos una gráfica histórica tanto de la tasa CETES como el tipo de cambio FIX

##Gráficas Históricas Gráfica de la tasa CETES a 28 días en mercado secundario:

#Objeto tipo gráfico
figCETES=plot_ly()
#Añadimos la serie de datos _CETES:
figCETES=add_trace(figCETES, x=~date, y=~value, data=cetes28,
                   name="CETES 28 días", type="scatter", mode="lines")
#formato de gráfica
figCETES=layout(figCETES,
    title="Tasa de CETES a 28 días en mercado secundario",
    xaxis=list(title="Fecha (diario)"),
    yaxis=list(title="Tasa de interés (%)"))
figCETES

Gráfica del tipo de cambio FIX:

figFIX=plot_ly()
figFIX=add_trace(figFIX, x=~date, y=~value, data=tcFIX,
                 name="T.C. FIX", type="scatter", mode="lines")

figFIX=layout(figFIX,
                 title="Tipo de camnio FIX",
                 xaxis=list(title="Fecha(diario)"),
                 yaxis=list(title="Pesos por dólar"))
figFIX

llamar las 2 gráficas en una sola

figuraTotal= subplot(figFIX, figCETES, nrows = 2)
#Sob re escribimos titulo general de la gráfica
figuraTotal=layout(figuraTotal, title="Histórico de T.C. FIX y CETES de 28 días")
figuraTotal

Análisis con gráfica de dispersión:

figuraDispersion=plot_ly()
figuraDispersion=add_trace(figuraDispersion,
                           x~cetes28$value, y=~tcFIX$value,
                           type="scatter", mode="markers")
#formato
figuraDispersion=layout(figuraDispersion,
                        title="Comparativo de CETES vs T.C. FIX",
                        xaxis=list(title="CETES 28 días (%)"),
                        yaxis=list(title="Tipo de cambio FIX"))
figuraDispersion

##Análisis de datos y mode lo de regresión Fusionar datos con la función merge de la libreria dplyr:

tablaGeneral=merge(cetes28, tcFIX, by="date")
colnames(tablaGeneral)=c("Fecha","cetes28","tcFIX")
#Mostramos la tabla con datatable para la web
datatable(tablaGeneral,
          colnames=c("Fecha","Cetes 28 d","T.C. FIX"),
          caption = "Valores históricos de las variables de interés"
          )

Análisis de regresión para la siguiente ecuación: \[tcFIX_t=\alpha+\beta cetes28d\]

#Análisis de regresión
regresion=lm("tcFIX~cetes28", data=tablaGeneral)
#Cramos un objeto pronóstico del tipo de cambio dados los valores de CETES de 28 días
pronostico= regresion$fitted.values

# Mostrar resultados de la regresión summary es para resumen estadísticos
datatable(
  summary(regresion)$coefficients
          )
figuraDispersion=plot_ly()
figuraDispersion=add_trace(figuraDispersion,
                           x~cetes28$value, y=~tcFIX$value,
                           type="scatter", mode="markers")
                            name="Valores observados"
# Se agrega línea de regresión:
figuraDispersion=add_trace(figuraDispersion,
                           x=~cetes28$value, y=pronostico,
                           type="scatter", mode="lines+markers",
                           name="Valores estimados")

#formato
figuraDispersion=layout(figuraDispersion,
                        title="Comparativo de CETES vs T.C. FIX",
                        xaxis=list(title="CETES 28 días (%)"),
                        yaxis=list(title="Tipo de cambio FIX"))
figuraDispersion